CN108763721A - 空调系统充注量的仿真方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种空调系统充注量的仿真方法，所述方法包括：采集空调系统在运行状态下的压缩机的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀的开度、压缩机高低压比、压缩机的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机的饱和排气温度；采用回归分析，从所采集的系统参数中确定制冷剂充注量的预测参数；根据回归分析的结果，确定用于表征制冷剂充注量与预测参数之间关系的充注量预测模型；根据充注量预测模型，计算空调系统的制冷剂充注量。采用回归分析方式确定制冷剂充注量的预测参数，从而获得充注量预测模型，实现制冷剂充注量的直接预测，预测结果精确度大大提高，减少因为冷媒不足可能造成的故障，提高用户体验，为客户节省维护成本。

Description

空调系统充注量的仿真方法
技术领域
本发明涉及空调领域，尤其涉及一种空调系统充注量的仿真方法。
背景技术
在空调系统运行过程中，通常出现即使系统内制冷剂含量是100％，也会常常出现“Loss of Charge”误报警的情况，故准确的预测空调系统的制冷剂充注量特别重要。目前，通常采用过热度或者过冷度来间接预测系统的制冷剂充注量，精度并不能满足需求。
发明内容
本发明提供一种空调系统充注量的仿真方法。
具体地，本发明是通过如下技术方案实现的：
一种空调系统充注量的仿真方法，所述方法包括：
采集空调系统在运行状态下的压缩机的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀的开度、压缩机高低压比、压缩机的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机的饱和排气温度；
采用回归分析，从所采集的系统参数中确定制冷剂充注量的预测参数；
根据回归分析的结果，确定用于表征制冷剂充注量与所述预测参数之间关系的充注量预测模型；
根据所述充注量预测模型，计算空调系统的制冷剂充注量。
可选地，所述采用回归分析，从所采集的系统参数中确定制冷剂充注量的预测参数，包括：
采用回归分析，从所采集的系统参数中确定与制冷剂充注量关联度最大的三个系统参数作为预测参数，所述预测参数包括压缩机的吸气过热度、系统质量流量和电子膨胀阀的开度。
可选地，所述根据回归分析的结果，确定用于表征制冷剂充注量与所述预测参数之间关系的充注量预测模型，包括：
以压缩机的吸气过热度、系统质量流量和电子膨胀阀的开度以及上述三个系统参数的二次方作为自变量，根据回归分析的结果确定充注量预测模型。
可选地，所述充注量预测模型为：
Charge％＝C0+C1·SH+C2·MF+C3·SH2+C4·MF2+C5·EXV％+C6·EXV％2；
其中，Charge％为制冷剂充注量百分比，SH为压缩机的吸气过热度，MF为系统质量流量，EXV％为电子膨胀阀的开度百分比，C0为常量；C1、C2、C3、C4、C5、C6均为经验系数。
可选地，所述压缩机的吸气过热度、系统质量流量和电子膨胀阀的开度均为相对值。
可选地，所述根据所述充注量预测模型，计算空调系统的制冷剂充注量之后，还包括：
在所述制冷剂充注量小于或者等于预设充注量阈值时，产生用于指示系统制冷剂缺少的预警信息。
可选地，所述采集空调系统在运行状态下的压缩机的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀的开度、压缩机高低压比、压缩机的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机的饱和排气温度之前，还包括：
在特定充注量和特定压缩机转速下，控制不同吨位的空调系统在多种工况下运行，其中所述工况用于限定蒸发器的负荷和冷凝器的负荷；
所述采集空调系统在运行状态下的压缩机的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀的开度、压缩机高低压比、压缩机的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机的饱和排气温度，包括：
采集不同吨位的空调系统在运行状态下的压缩机的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀的开度、压缩机高低压比、压缩机的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机的饱和排气温度。
可选地，所述工况包括以下至少两种：
蒸发器回风的干湿球温度为67/57°F、风量为200CFM/ton、室外环境温度为95°F；
蒸发器回风的干湿球温度为90/73°F、风量为350CFM/ton、室外环境温度为50°F；
蒸发器回风的干湿球温度为67/57°F、风量为200CFM/ton、室外环境温度为50°F；
蒸发器回风的干湿球温度为90/73°F、风量为350CFM/ton、室外环境温度为95°F；
蒸发器回风的干湿球温度为70/63°F、风量为200CFM/ton、室外环境温度为70°F。
可选地，所述特定充注量对应的充注量百分比包括100％、75％和50％，所述特定压缩机转速包括至少两个。
可选地，所述控制不同吨位的空调系统在多种工况下运行之前，还包括以下一种或多种：
控制各吨位的空调系统的霜冻保护机制启动的温度小于第一温度；
控制各吨位的空调系统的压缩机的饱和吸气温度保护机制启动的温度大于第二温度；
关闭各吨位的空调系统中用于指示系统制冷剂缺少的预警机制；
设置冷凝器风机的风速处于自动控制状态；
设置进风温度为40°F。
由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例采用回归分析方式确定制冷剂充注量的预测参数，从而获得充注量预测模型，实现制冷剂充注量的直接预测，预测结果精确度大大提高，减少因为冷媒不足可能造成的故障，提高用户体验，为客户节省维护成本。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是本发明一示例性实施例示出的一种空调系统充注量的仿真方法的流程示意图；
图2是本发明一示例性实施例示出的一种空调系统的结构示意图；
图3是本发明一示例性实施例示出的另一种空调系统的结构示意图；
图4是本发明一示例性实施例示出的又一种空调系统的结构示意图；
图5是本发明一示例性实施例示出的回归分析的误差结果图；
图6是本发明一示例性实施例示出的一种空调系统的制冷剂充注量预测值与实际值的曲线示意图；
图7是本发明一示例性实施例示出的另一种空调系统的制冷剂充注量预测值与实际值的曲线示意图；
图8是现有技术中空调系统预测制冷剂充注量的成功率示意图；
图9是本发明一示例性实施例示出的空调系统预测制冷剂充注量的成功率示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
下面结合附图，对本发明的空调系统充注量的仿真方法进行详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施方式中的特征可以相互组合。
结合图2至图4，本实施例的空调系统可包括压缩机1、冷凝器2、电子膨胀阀3和蒸发器4等，各器件之间的连接方式可参见图2至图4。本实施例的冷凝器2可选择为蒸发式冷凝器，其特性为风冷特性。压缩机1可包括变频压缩机(图2至图3中表示有V的压缩机1)和定频压缩机。
图1是本发明一示例性实施例示出的一种空调系统充注量的仿真方法的流程示意图。如图1所示，所述方法可以包括如下步骤：
步骤S101：采集空调系统在运行状态下的压缩机1的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀3的开度、压缩机1高低压比、压缩机1的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机1的饱和排气温度；
在步骤S101之前，在特定充注量和特定压缩机转速下，控制不同吨位的空调系统在多种工况下运行，其中，所述工况用于限定蒸发器4的负荷和冷凝器2的负荷。步骤S101包括：采集不同吨位的空调系统在运行状态下的压缩机1的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀3的开度、压缩机1高低压比、压缩机1的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机1的饱和排气温度。
所述特定充注量对应的充注量百分比可包括100％、75％和50％，也可以选择其他充注量百分比大小，本发明实施例对此不作具体限定。所述特定压缩机转速包括至少两个。
进一步地，本实施例中，所述工况包括以下至少两种：
a)蒸发器4回风的干湿球温度为67/57°F、风量为200CFM/ton、室外环境温度为95°F，该工况蒸发负荷低、冷凝负荷高；
b)蒸发器4回风的干湿球温度为90/73°F、风量为350CFM/ton、室外环境温度为50°F，该工况蒸发负荷高、冷凝负荷低；
c)蒸发器4回风的干湿球温度为67/57°F、风量为200CFM/ton(CFM为一种流量单位，ton为吨)、室外环境温度为50°F，该工况蒸发负荷低、冷凝负荷低；
d)蒸发器4回风的干湿球温度为90/73°F、风量为350CFM/ton、室外环境温度为95°F，该工况蒸发负荷高、冷凝负荷高；
e)蒸发器4回风的干湿球温度为70/63°F、风量为200CFM/ton、室外环境温度为70°F，该工况蒸发负荷居中、冷凝负荷居中。
需要说明的是，所述工况并不限于上述五种工况。在一具体实现方式中，所述工况选择为上述五种工况。
进一步，控制不同吨位的空调系统在多种工况下运行之前，需要对各吨位的空调系统进行配置，以防止制冷剂充注量与系统参数(即步骤1中的压缩机1的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀3的开度、压缩机1高低压比、压缩机1的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机1的饱或排气温度)之间关系的测试过程被干扰。具体而言，在控制不同吨位的空调系统在多种工况下运行之前，所述方法还包括以下一种或多种：
(1)控制各吨位的空调系统的霜冻保护机制启动的温度小于第一温度；
霜冻保护机制启动会锁死空调系统，所以在测试前将霜冻保护机制启动的温度降到第一温度，尽量不要让空调系统锁死，影响测试。
(2)控制各吨位的空调系统的压缩机1的饱和吸气温度保护机制启动的温度大于第二温度，进一步防止压缩机1的饱和吸气温度保护机制启动的温度过低而影响测试。
(3)关闭各吨位的空调系统中用于指示系统制冷剂缺少的预警机制，以防止预警机制启动中断测试；
(4)设置冷凝器2的风机的风速处于自动控制状态；
(5)设置进风温度为40°F(°F是华氏度，°F＝32+℃×1.8)。
参见图2至图4，分别为30吨、55吨、75吨空调系统的结构示意图。本发明实施例选择上述三个吨位的空调系统进行测试。各空调系统均包括变频压缩机和定频压缩机。
在一实施例中，各空调系统中的变频压缩机开启、定频压缩机关闭。变频压缩机的转速分别为1500转/min、6000转/min和3000转/min。本实施例中，测试过程包括：
(1)配置各空调系统；
(2)控制各空调系统在100％制冷剂充注量百分比下；
(3)控制各空调系统在工况a；
(4)控制各空调系统的变频压缩机在1500转/min下运行15min(经验值，可根据需要设定)，接着控制各空调系统的变频压缩机在3000转/min下运行15min(经验值，可根据需要设定)，再控制各空调系统的变频压缩机在6000转/min下运行15min(经验值，可根据需要设定)；
(5)控制各空调系统在工况b～e，重复步骤(4)；
(6)控制各空调系统在75％、50％制冷剂充注量百分比下，重复步骤(3)～(5)。
在另一实施例中，各空调系统中的变频压缩机和定频压缩机均开启。变频压缩机的转速分别为1500转/min、5010转/min和3000转/min。本实施例中，测试过程包括：
(1)配置各空调系统；
(2)控制各空调系统在100％制冷剂充注量百分比下；
(3)控制各空调系统在工况a；
(4)控制各空调系统的变频压缩机在1500转/min下运行15min(经验值，可根据需要设定)，接着控制各空调系统的变频压缩机在3000转/min下运行15min(经验值，可根据需要设定)，再控制各空调系统的变频压缩机在5010转/min下运行15min(经验值，可根据需要设定)；
(5)控制各空调系统在工况b～e，重复步骤(4)；
(6)控制各空调系统在75％、50％制冷剂充注量百分比下，重复步骤(3)～(5)。
再执行完上述测试过程后，即可获得不同吨位的空调系统在不同运行状态下的压缩机1的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀3的开度、压缩机1高低压比、压缩机1的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机1的饱和排气温度。
本实施例中，变频压缩机和定频压缩机的型号可根据需要选择，本实施例对此不作具体限定。
步骤S102：采用回归分析，从所采集的系统参数中确定制冷剂充注量的预测参数；
图5为利用回归分析获得的制冷剂充注量与系统参数之间的残差图，结果表明，R2(反映因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例，本实施例的因变量为制冷剂充注量，自变量为系统参数)为90.5％，满足误差要求。
进一步地，步骤S102包括：采用回归分析，从所采集的系统参数中确定与制冷剂充注量关联度最大的三个系统参数作为预测参数。在本实施例中，通过测试结果可知，与制冷剂充注量关联度最大的三个系统参数分别为压缩机1的吸气过热度、系统质量流量和电子膨胀阀3的开度。
为了弥补不同空调系统之间的差异性，在回归分析的过程中，所述压缩机1的吸气过热度、系统质量流量和电子膨胀阀3的开度均为相对值，即压缩机1的相对吸气过热度＝压缩机1的吸气过热度/额定吸气过热度，系统相对质量流量＝质量流量/压缩机1额定工况质量流量，电子膨胀阀3的相对开度＝电子膨胀阀3开度/电子膨胀阀3在额定点的开度。
步骤S103：根据回归分析的结果，确定用于表征制冷剂充注量与所述预测参数之间关系的充注量预测模型；
为了满足R-Square>90％的要求，除了使用步骤S102中制冷剂充注量关联度最大的三个系统参数之外，还增加了这三个系统参数的二次方作为自变量。具体地，以压缩机1的吸气过热度、系统质量流量和电子膨胀阀3的开度以及上述三个系统参数的二次方作为自变量，根据回归分析的结果确定充注量预测模型。
本实施例中，充注量预测模型为：
Charge％＝C0+C1·SH+C2·MF+C3·SH2+C4·MF2+C5·EXV％+C6·EXV％2；
其中，Charge％为制冷剂充注量百分比，SH为压缩机1的吸气过热度，MF为系统质量流量，EXV％为电子膨胀阀3的开度百分比，C0为常量；C1、C2、C3、C4、C5、C6均为各自变量的经验系数，常量和经验系数均根据回归分析的结果确定。
可选地，C0＝1～2；C1＝-0.5～-0.1；C2＝1～2；C3＝0.01～0.05；C4＝-1～-0.1；C5＝-1.5～-0.5；C6＝0.1～0.5。
在一具体实现方式中，回归分析结果如表1：
表1
自变量 系数 系数标准误差
常量 1.5 0.047
SH -0.25 0.031
MF 1.5 0.087
SH2 0.03 0.0067
MF2 -0.8 0.069
EXV％ -0.9 0.052
EXV％2 0.45 0.020
由表1可得，充注量预测模型为：
Charge％＝1.5-0.25·SH+1.5·MF+0.03·SH2-0.8·MF2-0.9·EXV％+0.45·EXV％2。
步骤S104：根据所述充注量预测模型，计算空调系统的制冷剂充注量。
本发明实施例采用回归分析方式确定制冷剂充注量的预测参数，从而获得充注量预测模型，实现制冷剂充注量的直接预测，预测结果精确度大大提高，减少因为冷媒不足可能造成的故障，提高用户体验，为客户节省维护成本。
本实施例从55吨和75吨中选取了一些稳态数据，经过数据处理，用建立好的充注量预测模型来计算空调系统的制冷剂充注量，分别参见图6(55吨)和图7(75吨)，结果表明，本实施例的充注量预测模型所计算的制冷剂充注量和制冷剂实际值的误差不大于15％，而且趋势一致。
此外，根据所述充注量预测模型，计算空调系统的制冷剂充注量之后，所述方法还可以包括：在所述制冷剂充注量小于或者等于预设充注量阈值时，产生用于指示系统制冷剂缺少的预警信息，及时告知用户制冷剂缺少。
图8中，横坐标是压缩机1吸气过热度，现有技术中，采用压缩机1吸气过热度来报警“缺冷媒”，纵坐标表示正态分布概率。Warning表示会有预警信息，Lockout表示空调系统会被锁死，需要复位才能再次开启。由图8可得，如果SH(压缩机1的吸气过热度)的偏差大于10F，空调系统会产生warning，大于20F会lockout。
在图9中，每条曲线总的成功率是20，用曲线对应的纵坐标除以20就是此制冷剂充注量被预测的成功率。可图9可知，相对现有采用过热度或者过冷度间接预测空调系统制冷剂充注量的方案，本发明实施例的制冷剂充注量预测方式的预测精度有了很大的提高，特别是在制冷剂充注量缺失大的情况下。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种空调系统充注量的仿真方法，其特征在于，所述方法包括：
采集空调系统在运行状态下的压缩机的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀的开度、压缩机高低压比、压缩机的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机的饱和排气温度；
采用回归分析，从所采集的系统参数中确定制冷剂充注量的预测参数；
根据回归分析的结果，确定用于表征制冷剂充注量与所述预测参数之间关系的充注量预测模型；
根据所述充注量预测模型，计算空调系统的制冷剂充注量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用回归分析，从所采集的系统参数中确定制冷剂充注量的预测参数，包括：
采用回归分析，从所采集的系统参数中确定与制冷剂充注量关联度最大的三个系统参数作为预测参数，所述预测参数包括压缩机的吸气过热度、系统质量流量和电子膨胀阀的开度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据回归分析的结果，确定用于表征制冷剂充注量与所述预测参数之间关系的充注量预测模型，包括：
以压缩机的吸气过热度、系统质量流量和电子膨胀阀的开度以及上述三个系统参数的二次方作为自变量，根据回归分析的结果确定充注量预测模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述充注量预测模型为：
Charge％＝C0+C1·SH+C2·MF+C3·SH2+C4·MF2+C5·EXV％+C6·EXV％2；
其中，Charge％为制冷剂充注量百分比，SH为压缩机的吸气过热度，MF为系统质量流量，EXV％为电子膨胀阀的开度百分比，C0为常量；C1、C2、C3、C4、C5、C6均为经验系数。
5.根据权利要求2至4任一项所述的方法，其特征在于，所述压缩机的吸气过热度、系统质量流量和电子膨胀阀的开度均为相对值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述充注量预测模型，计算空调系统的制冷剂充注量之后，还包括：
在所述制冷剂充注量小于或者等于预设充注量阈值时，产生用于指示系统制冷剂缺少的预警信息。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集空调系统在运行状态下的压缩机的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀的开度、压缩机高低压比、压缩机的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机的饱和排气温度之前，还包括：
在特定充注量和特定压缩机转速下，控制不同吨位的空调系统在多种工况下运行，其中所述工况用于限定蒸发器的负荷和冷凝器的负荷；
所述采集空调系统在运行状态下的压缩机的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀的开度、压缩机高低压比、压缩机的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机的饱和排气温度，包括：
采集不同吨位的空调系统在运行状态下的压缩机的吸气过热度、系统质量流量、电子膨胀阀的开度、压缩机高低压比、压缩机的吸气密度、系统的体积流量以及压缩机的饱和排气温度。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述工况包括以下至少两种：
蒸发器回风的干湿球温度为67/57°F、风量为200CFM/ton、室外环境温度为95°F；
蒸发器回风的干湿球温度为90/73°F、风量为350CFM/ton、室外环境温度为50°F；
蒸发器回风的干湿球温度为67/57°F、风量为200CFM/ton、室外环境温度为50°F；
蒸发器回风的干湿球温度为90/73°F、风量为350CFM/ton、室外环境温度为95°F；
蒸发器回风的干湿球温度为70/63°F、风量为200CFM/ton、室外环境温度为70°F。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述特定充注量对应的充注量百分比包括100％、75％和50％，所述特定压缩机转速包括至少两个。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述控制不同吨位的空调系统在多种工况下运行之前，还包括以下一种或多种：
控制各吨位的空调系统的霜冻保护机制启动的温度小于第一温度；
控制各吨位的空调系统的压缩机的饱和吸气温度保护机制启动的温度大于第二温度；
关闭各吨位的空调系统中用于指示系统制冷剂缺少的预警机制；
设置冷凝器风机的风速处于自动控制状态；
设置进风温度为40°F。
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